生物质能作为重要的可再生能源，同样是国际公认的零碳可再生能源，具有绿色、低碳、清洁等特点。生物质资源来源广泛，包括农业废弃物、木材和森林废弃物、城市有机垃圾、藻类生物质以及能源作物等。生物质能通过发电、供热、供气等方式，广泛应用于工业、农业、交通、生活等多个领域，是其他可再生能源无法替代的。
本白皮书对通感一体架构的技术背景、架构设计原则、架构详细设计、关键技术和典型感知流程进行了系统性的阐释，希望与业界伙伴一道，以架构为牵引，逐步确立通感一体架构的发展形态、技术走向和产业基础，锻造信息通信网络长板。
针对某±500 kV同塔双回直流输电线路，在“一回停运、一回运行”工况下进行停运线路地线融冰时，感应电压过大导致融冰装置故障、自动接线装置和避雷器击穿受损情况，研究建立了静电耦合和空间离子流效应综合作用的停运线路过电压计算模型。按6种工况计算分析了带电运行回路导线不同起晕电压时在停运线路上感应的过电压水平，同时综合考虑过电压抑制水平和线路能量，提出了加装5 kΩ接地高阻的过电压抑制措施，可实现将超过100 kV感应电压抑制到20 kV以下，并经实际线路融冰操作，验证了其有效性。
确保机械驱动系统的安全在很大程度上依赖于准确的变速箱故障诊断。然而，实际多工况和不均匀样本分布的存在使变速箱的故障诊断更具挑战性。尽管使用卷积神经网络（CNNs）的智能故障诊断（IFD）已经显示出有希望的结果，但它们通常需要强大的反馈学习和经验丰富的超参数调整来完成不同的任务。在本文中，从深度强化学习（DRL）的角度提出了一种新的方法，称为多尺度深度注意力Q网络（MDAQN），用于不平衡齿轮箱故障诊断。引入了一种考虑类间偏差的不平衡分类马尔可夫决策过程（ICMDP），作为数据不平衡情况下增强分类策略学习的环境模拟。此外，设计了一种新的多尺度注意力卷积网络作为深度Q网络（DQN）算法的代理结构，从而提高了在复杂运行条件下的判别特征学习能力。通过利用DRL的弱反馈交互，对诊断模型进行训练，从而有效地进行不平衡齿轮箱故障诊断。在三个齿轮箱不平衡数据集上的实验结果表明，MDAQN表现出优越的特征提取能力和泛化能力，与多种现有方法相比，准确率超过99.0%。Index Terms—注意力，深度强化学习（DRL），变速箱，不平衡故障诊断，多尺度学习
随着顾客集中程度的增加,少数客户为企业的销售额做出了大部分贡献。这些大客户往往会集中购买大批产品,且拥有决策权的客户大多在高层，因此,企业也应该更加重视这些大客户的管理,派出的营销人员素质也要过硬。
2024H1中国二次元移动游戏收入规模（仅AppStore）环比上升5.44%，但环比产生了约0.65%的下滑；2024H1海外二次元移动游戏市场收入规模约211.7亿元，环比下降 6.46%。就目前这个阶段而言，以中国厂商米哈游、日本厂商Cygames所主导的二游市场，已基本将现阶段的玩家需求做到了极致，但也同样使得玩家的体验趋近于同质化，势 必需要新的突破与转型。
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需求侧多能互补优化与供需互动技术北京市重点实验室宫飞翔研究员作了题为“挖掘工业需求侧灵活性的技术与市场视角”的特邀报告。《中国电力》编辑部征得专家同意，与您分享精彩报告，欢迎品读！
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
「中国智能算力规模占全球29%(仅次于美国34%)，2023-2028 CAGR预计46.2%。面向GW级AIDC,中国正以 '开放系统+国产算力+自主标准’三轨并行
厦门大学翔安校区：985 / 双一流高校，理工科研实力雄厚，师生超 2 万 嘉庚创新实验室：省级实验室，深耕高效储能、低碳能源、未来显示，孵化 20 + 高新企业 智慧储能大科学装置：厦大 + 嘉庚实验室 + 火炬集团共同打造国内首个储能一站式专精特新科研平台 翔安创新实验室：国家级疫苗实验室，产出全球首个戊肝疫苗、首款国产 HPV 疫苗 让转化加速——一路之隔闭环，全链高效落地 01象牙塔 · 科研源头：一路之隔，直达厦大重点实验室 02试验田 · 科创验证：成果即刻入园，现场调试工艺 03孵化器 · 中试熟化：专属中试厂房，攻克量产难题 04生产线 · 规模投产：园内高标准厂房，快速落地量产 隔路研发 — 园内转化 — 就地量产完整链路 为量产赋能——硬核高标厂房，助力企业腾飞 研发办公、中试、标准及高标准厂房一站式配齐 片区独有高标准厂房，首层最高12米挑高/最高3T荷载 配置污水处理站/甲类库（含氢气站）等生产配套 满足半导体、新材料、新能源等企业生产需求、工艺验证需求 打造集科技研发、小试中试、生产服务于一体的产业闭环
算电协同是依托大数据、人工智能、物联网、电力电子等前沿技术底座，打破电力能源系统与算力基础设施之间的数据孤岛、资源壁垒与调度隔阂，将两种关键基础设施深度耦合，实现电力资源与算力资源在时空维度上的精准匹配、动态实时联动及全局最优配 置，从而构建起的一种高效、绿色、智能的新型产业协同体系。
广东各地、各有关部门还在全面普查梳理基础上，深入梳理政务信息资源目录信息逻辑一致性与有效性，大幅提高数据 质量和数据共享效率，全省“共建、共治、共享”数据治理工作模式基本形成。
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